我有一個幫助字典，其中鍵是事件對和特征的嵌套元組，特征的數(shù)量可以在 1 - N 之間。與事件對相關(guān)。該值是所述事件對和特征的支持。我有一個字典d，它是一個嵌套字典，其中將存儲每個事件對的支持以及該功能的每個可能的部分重復(fù)項。這是在以下代碼片段中完成的 help_d = {(('Event 1', 'Event 2'),('Feature A', 'Feature B',...,'Feature T', 'Feature H')) : 10, (('Event 1', 'Event 3'),('Feature C', 'Feature E',...,'Feature H', 'Feature G')) : 50, (('Event 1', 'Event 4'),('Feature F', 'Feature G',...,'Feature T', 'Feature X')) : 100, ..... (('Event 10', 'Event 15'),('Feature D', 'Feature E',....,'Feature V', 'Feature B')) : 5} d = defaultdict(int,defaultdict()) for key,value in help_d.items(): event_a = key[0][0] event_b = key[0][1] feature_tuple = key[1] #Every possible partial duplicate of the features all_keys_to_update = list(itertools.product(*zip(feature_tuple, itertools.repeat('')))) #Nested for loop that takes around 3-4 secs per iteration for key_to_update in all_keys_to_update: d[(event_a,event_b)][key_to_update] += value其大小help_dict約為 12 000 個按鍵。該列表的大小all_keys_to_update約為 10 000。嵌套的 for 循環(huán)需要大約 3-4 秒的時間來循環(huán)，這意味著大約需要 11 個小時才能完成這個特定的代碼片段。我只有 3 個事件和 2 個功能的示例help_d = {(('Event 1', 'Event 2'),('Feature A', 'Feature B')) : 10, (('Event 1', 'Event 2'),('Feature A', 'Feature C')) : 20, (('Event 1', 'Event 3'),('Feature D', 'Feature C')) : 50, (('Event 2', 'Event 3'),('Feature D', 'Feature B')) : 10} 是否有更快的方法來更新嵌套字典中具有相同值的一組鍵？
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慕的地10843
TA貢獻(xiàn)1785條經(jīng)驗 獲得超8個贊
通過減少索引數(shù)量，您可以節(jié)省大約 30% 的時間（取決于數(shù)據(jù)），但考慮到您生成的組合數(shù)量巨大，我不知道如何才能使速度更快：
d = defaultdict(lambda:defaultdict(int))
for (events,features),count in help_d.items():
counts = d[events]
for combo in product(*zip(features, repeat(''))):
counts[combo] += count
但是，根據(jù)您之后如何使用該字典，僅在使用時生成計數(shù)可能會更有效。您可以通過創(chuàng)建一個類或函數(shù)來實現(xiàn)給定事件和功能組合的“按需”計算來實現(xiàn)這一點。
help_events = defaultdict(list) # list of feature patterns for each event pair
for (event,features),count in help_d.items():
help_events[event].append(features)
help_cache = dict() # cached results
def getFeatureCount(events,pattern):
# check cache first
if (events,pattern) in help_cache:
return help_cache[(events,pattern)]
# compute total of matching feature patterns
result = 0
for eventFeatures in help_events[events]:
if all(e==f or f=="" for e,f in zip(eventFeatures,pattern)):
result += help_d[(events,eventFeatures)]
#save to cache and return result
help_cache[(events,pattern)] = result
return result
用法：
getFeatureCount(('Event 1', 'Event 2'),('Feature A', '')) # --> 30
# wich is equivalent to d[(('Event 1', 'Event 2'),('Feature A', ''))]
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